A Deep Learning Framework for Beam Selection and Power Control in Massive MIMO - Millimeter-Wave Communications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A fine power control policy and beam alignment is required between the base station (BS) and user equipment (UE) to achieve the promising performance of massive multiple input multiple output (MIMO) in millimeter wave (mmWave) communications. However, obtaining the channel state information (CSI) of mmWave - massive MIMO systems is challenging. In this paper, the beam-steering technique is used to estimate the signal strength from the BS to the user. We propose a novel learning framework to determine the suitable beam for a specific user and the transmit power for minimizing the cost including the transmit power and the unsatisfied rate when the channel is unknown. In addition, we address the missing data problem, and then employ the long-short term memory (LSTM) on the temporal processed inputs to select the suitable beam. Furthermore, we design a learning agent to predict the proper transmit power from the transmitted SSBs taking into account the required transmission rate. We then validate the proposed learning framework on the Deep MIMO dataset constructed based on accurate ray-tracing channels. Numerical results show our proposed framework outperforms the state-of-the-art prediction strategies, and approximates the best performance which is obtained when the CSI is available.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle